如今，大模型领域更卷了！

前脚 OpenAI 发布 GPT4o，硬控全场，后脚就被最大的竞争对手 Anthropic 超越了。

刚刚，Anthropic 发布了全新大模型 Claude 3.5 Sonnet，号称是迄今为止最智能的模型。

据介绍，Claude 3.5 Sonnet 是 Anthropic 即将推出的 Claude 3.5 系列的首个版本。该模型提高了整个领域的智能水平，在绝大多数基准评估中都超越了竞品大模型和自家前代最强 Claude 3 Opus。与此同时，运行速度、成本与自家前代 Claude 3 Sonnet 相当。

目前，Claude 3.5 Sonnet 已经在 Claude.ai 和 Claude iOS 应用程序上免费提供，而 Claude Pro 和 Team 计划订户能够以更高的速率访问它。

此外，Claude 3.5 Sonnet 已经可以直接通过 Anthropic API、亚马逊云科技 Bedrock 等渠道使用。每百万个输入 token 的价格为 3 美元，每百万个输出 token 的价格为 15 美元，上下文窗口为 200k token。

Claude、GPT、Gemini三个模型迭代发布时间线。

Anthropic 称其目标是每隔几个月大幅度改进性能、速度和成本之间的权衡曲线。今年晚些时候将发布 Claude 3.5 Haiku 和 Claude 3.5 Opus。

除了开发下一代大模型之外，Anthropic 正在开发新的模式和功能，以支持更多企业用例，包括与企业应用程序的集成。团队还在探索诸如 Memory 之类的功能，使得模型能够记住用户的偏好和指定的交互历史，从而实现更加个性化和高效的体验。

比 GPT-4o 更智能

比 Claude 3 Opus 快两倍

Claude 3.5 Sonnet 为研究生水平推理 (GPQA)、本科生水平知识 (MMLU) 和编码能力 (HumanEval) 设定了新的行业基准。它在理解细微差别、幽默和复杂指令方面表现出显著的进步，并且擅长以自然、亲切的语气撰写高质量的内容。

，时长01:32

Claude 3.5 Sonnet 的运行速度是 Claude 3 Opus 的两倍。这种性能的提升加上实惠的价格，使 Claude 3.5 Sonnet 成为复杂任务的理想选择。

在内部代理编码评估中，Claude 3.5 Sonnet 解决了 64% 的问题，优于 Claude 3 Opus（解决了 38%）。Anthropic 评估测试了 Claude 3.5 Sonnet 根据自然语言描述的需求，修复错误或增加功能到开源代码库中的能力。

在获得指导和相关工具后，Claude 3.5 Sonnet 可以独立编写、编辑和执行代码，并具有复杂的推理和故障排除功能。Claude 3.5 Sonnet 可以轻松处理代码转换，这对于更新旧版应用程序和迁移代码库特别有效。

下表为 Claude 3.5 Sonnet 与其他模型的比较，评估基准包括推理、阅读理解、数学、科学和编码。在所有这些基准测试中，Claude 3.5 Sonnet 的表现均优于之前的前沿模型 Claude 3 Opus。

我们也可以看到表中 Claude3.5 与 GPT-4o 的对比数据，除了数学方面，得分都比 GPT-4o 高或者逼近。

迄今为止最强视觉模型

Anthropic 表示，Claude 3.5 Sonnet 是其最强的视觉模型，在所有标准视觉基准测试中都超越了前代 Claude 3 Opus。

尤其是在需要视觉推理的任务中表现更为明显，例如解释图表、图形或者从不完美的图像中转录文本，这是零售、物流和金融服务行业的核心功能。在这些领域，人工智能可以从图像、图形或插图中收集到比单独文本中更多的见解。

下图为 Claude 3.5 Sonnet 与 Claude 3 Opus、GPT-4o、Gemini 1.5 Pro 在视觉数学推理、科学图表、视觉问答、图表 QA、文件视觉 QA 任务中的性能比较。

Artifacts—— 使用 Claude 的新方式

Anthropic 还在 Claude.ai 上推出了 Artifacts，这是一项扩展用户与 Claude 交互方式的新功能。当用户要求 Claude 生成代码片段、文本文档或网站设计等内容时，这些工件会出现在他们的对话旁边的专用窗口中。这创建了一个动态工作空间，他们可以在其中实时查看、编辑和构建 Claude 的创作，将人工智能生成的内容无缝集成到他们的项目和工作流程中。

Artifacts 预览功能标志着 Claude 从对话式 AI 向协作工作环境的演变，并将很快扩展到支持团队协作。在不久的将来，团队将能够安全地将他们的知识、文档和正在进行的工作集中在一个共享空间中，而 Claude 则按需充当队友。

最后，Anthropic 表示他们对模型进行了严格的测试，并致力于减少其被滥用的可能性。

Anthropic 安全团队对 Claude 3.5 Sonnet 在化学、生物、放射性和核（CBRN）风险、网络安全和自主能力领域进行了一系列的评估，最后将 Claude 3.5 Sonnet 分类为 AI 安全等级 2（ASL-2）模型，表明它不会构成灾难性伤害的风险。

此外，作为对安全和透明度承诺的一部分，Anthropic 还与外部专家合作测试和完善这一最新模型中的安全机制。

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.2.1 什么是Prompt
  • L2.2.2 Prompt框架应用现状
  • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  • L2.2.4 Prompt框架与Thought
  • L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
  • L2.3.1 流水线工程的概念
  • L2.3.2 流水线工程的优点
  • L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
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  • L3.2 MetaGPT
  • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.3.1 ChatGLM的特点
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  • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
  • L3.4.1 LLAMA的特点
  • L3.4.2 LLAMA的开发环境
  • L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
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学习计划：

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